SMOTE

探索SMOTE算法

摘要SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalancedclassproblem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据
GuanzhouKe·2020-07-27 15:47

R语言：使用SMOTE出现错误

错误1、“lengthof'dimnames'[2]notequaltoarrayextent”我的原代码：balanceData<-SMOTE(status~.,selecData,perc.over
东吴西蒙·2020-07-27 12:55

SMOTE过采样方法解决类不平衡问题

最近在帮师兄处理一个二分类问题,其中的类别不平衡问题很严重.然后不管用什么模型,roc_auc_score得到的结果都不好.然后网上找资料想办法解决数据倾斜问题.看到了SMOTE过采样算法.SMOTE过采样算法
guoyan2331·2020-07-16 06:41

类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）

类别不平衡问题类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达不到很高的召回率。类别不平衡问题在很多场景中存在，例如欺诈检测，风控识别，
nlpuser·2020-07-16 04:37

数据不平衡之SMOTE算法

在企业的数据分析中，很少会遇到正负样本数据比例平衡的状况。通常情况是，绝大多数为正样本，而只有极少数（几个或者十几个）负样本。在这种情况下，不论是用LR，SVM或者基于提升方法的随机森林，直接用该数据集进行学习的效果都不会太好，原因是这些方法的学习结果都会偏向于样本较多的一类。另一个方面，对学习结果进行评估时，假如正样本占95%，负样本仅占5%，这样甚至不需要学习，直接把所有新样本预测为正，准确率
mw21501050·2020-07-16 03:45

imblearn解决机器学习中数据不平衡问题

今天要说的是过采样中的一个算法SMOTE。在网上找到一个Python库imbalance-learnpackage。
JiaShengLiu111·2020-07-16 02:57

Python: ‘SMOTE‘ object has no attribute ‘_validate_data‘ 如何解决???求大神

Python:‘SMOTE’objecthasnoattribute‘_validate_data’如何解决???
lilidaren·2020-07-16 02:30

样本类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）

类别不平衡问题类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达不到很高的召回率。类别不平衡问题在很多场景中存在，例如欺诈检测，风控识别，
levy_cui·2020-07-16 01:41

Imblearn package study（不平衡数据处理之过采样、下采样、综合采样）

Imblearnpackagestudy1.准备知识1.1CompressedSparseRows(CSR)压缩稀疏的行2.过采样(Over-sampling)2.1实用性的例子2.1.1朴素随机过采样2.1.2从随机过采样到SMOTE
芒萝·2020-07-16 01:43

R语言中的SMOTE算法的参数解释

在R的DMwR包中提供了SMOTE函数用于不平衡的分类问题，其背后的原理是SMOTE算法。SMOTE函数产生一个新的数据集来解决分类不平衡的问题。
程志伟·2020-07-15 21:32

Python借助smote实现不均衡样本数据的上采样和下采样，并可视化展示样本分布

smote是一个很有用的用于样本生成的方法，在Python中已经有了现成的实现可以直接调用，对于安装可以直接使用命令：pipinstallimblearn由于imblearn包比较大40多MB，需要耐心等一会才可以
Together_CZ·2020-07-15 19:21

Jupyter Notebook中出现“ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'”错误

错误在JupyterNotebook中使用SMOTE算法时，输入fromimblearn.over_samplingimportSMOTE出现了错误：“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed
菜小白不是菜·2020-07-15 17:54

样本不平衡处理包imblearn导入报错的处理方法

今天在做信用信用评分模型时候，需要用imblearn包里边的smote类处理样本不平衡，在jupyter下用下边代码安装库：!
斯特兰奇·2020-07-15 15:07

关于Python SMOTE算法实现 imblearn包的安装 错误提示SMOTE‘ object has no attribute ‘_validate_data‘的解决方法

首先是我出现的问题代码如下//Anhighlightedblockimportpandasaspdfromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.model_selecti
lilidaren·2020-07-15 14:24

Python：SMOTE算法——样本不均衡时候生成新样本的算法

Python：SMOTE算法直接用python的库，imbalanced-learnimbalanced-learnisapythonpackageofferinganumberofre-samplingtechniquescommonlyusedindatasetsshowingstrongbetween-classimbalance.Itiscompatiblewithscikit-learn
djph26741·2020-07-15 14:05

[转]类不平衡问题与SMOTE过采样算法

本篇简述了以下内容：什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均
weixin_30299539·2020-07-15 02:58

过采样中用到的SMOTE算法

SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本
Takoony·2020-07-14 15:13

12-PCA和GridSearchCV的简单介绍及使用

tags:python,机器学习,svm,PCA,GridSearchCV,SMOTE文章目录PCA计算原理PCA使用背景PCA计算使用sklearn中的PCA函数计算函数原型及参数说明PCA对象的属性
g11023225·2020-07-14 10:01

机器学习与R语言

相信能看到这边文章的同僚们都能明白SMOTE算法是什么，在此就不过多介绍了，直接应用：#利用SMOTE算法对原数据进行预处理whitewine4]4,1,2)summary(whitewine$quality
Running0627·2020-07-14 05:37

拟合及分类评价指标和处理分类样本不均衡的smote算法

1、拟合介绍拟合在sklearn中四种基本评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score和r2_score。公式中yi是第i个样本的真实值，y^i是i个样本的预测值。1、均方差（mean-squared-error）MSE2、平均绝对值误差（mean_absolute_error）MAE3、可释方差得分
wong小尧·2020-07-13 06:27

浅谈SMOTE之类不平衡过采样方法

SMOTE方法算是现在比较流行的过采样方法了，其分为SMOTE-Regular,SMOTE-Borderline1,SMOTE-Borderline2,SMOTE-SVM这四种方法，应用非常广，而且效果也很好
飞奔的菜猪·2020-07-12 10:57

贷款违约数据挖掘（信用评分卡模型）

（使用2017年数据是为了方便与其他人的结果对比）本文基于对象过去行为和属性预测其未来是否逾期，流程主要包括处理缺失值、将原始变量进行WOE编码，通过IV值、相关系数、显著性依次筛选变量，使用SMOTE
路人乙yh·2020-07-07 20:54

smote算法

解决样本不平衡问题主要有以下几种方法，但是由于时间紧迫，大概浏览了一下，决定使用smote算法https://zhuanlan.zhihu.com/p/78508502smote算法原理和流程https
Jiiaaaoooo·2020-07-06 22:29

Python sklearn 实现过采样和欠采样

Imblearnpackagestudy准备知识1CompressedSparseRowsCSR压缩稀疏的行过采样Over-sampling1实用性的例子11朴素随机过采样12从随机过采样到SMOTE与
WANG_DDD·2020-07-02 17:17

SMOTE原理及实现

Smote算法原理：python2.7算法实现：原算法只能针对N采样率小于100%或者N为100%整数的参数进行采样。我实现的代码可对任意N>0的采样率从进行SMOTE。详情见源码#!
panda_zjd·2020-07-02 14:21

模型评估与改进（四）// 样本不均衡

比较好的方法有SMOTE算法，通过插值的方式加入近邻的数据点。2、下采样（under-sampling）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡。
陈同学2020·2020-07-01 21:31

SMOTE过采样技术原理与实现

1.这种操作的原理是什么，目的是什么目的是合成分类问题中的少数类样本，使数据达到平衡；其中，样本数量过少的类别称为“少数类”。原理和思想：合成的策略是对每个少数类样本a，从它的最近邻中随机选一个样本b，然后在a，b之间的连线上随机选一点作为新合成的少数类样本。算法流程：a.对于少数类中每一个样本a，以欧式距离为标准，计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻；b.根据样本不平衡比例，设置一
NanciZhao·2020-06-30 07:49

来看看 random_state 这个参数

random_statefromimblearn.over_samplingimportSMOTESMOTE(random_state=42)里有参数random_state上面一个是svd算法，一个是处理不平衡数据的smote
Minsta·2020-06-30 06:26

评分卡模型python实现

实现步骤二、数据预处理1.加载数据以及去极值2.缺失值处理3.数据分箱3.1WOE(WeightofEvidence)3.2IV(informationvalue)4.woe替换5.数据拆分6.数据标准化和SMOTE
Audrey_Meng·2020-06-29 06:09

过采样建模中遇到的问题

过采样建模中遇到的问题一、问题概述：由于过采样建模中使用了SMOTE算法，因此需要计算距离，如果说原始数据中存在空值时，此时计算距离将报错，所以需要将原始数据的空值进行处理，这样才能保证SMOTE算法运行成功
Python伊甸园·2020-06-29 06:36

不平衡分类之逻辑回归，基于python,SMOTE和RFE

逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别，是垃圾邮件还是正常邮件。对于类别我们通常称为正类（positiveclass）和负类（nega
-派神-·2020-06-29 05:31

【机器学习】处理样本不均衡问题的方法，样本权重的处理方法及代码

解决方法：1.通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。
和你在一起^_^·2020-06-29 05:15

样本不均衡常见解决方法

数据层面过采样基础版本的过采样：随机过采样训练样本中数量比较少的数据；缺点，容易过拟合；改进版本的过采样：SMOTE，通过插值的方式加入近邻的数据点；基于聚类的过采样：先对数
zchenack·2020-06-27 00:12

SMOTE过采样

转载自https://blog.csdn.net/keycoder/article/details/79188853一、SMOTE全称是SyntheticMinorityOversamplingTechnique
songhao22·2020-06-26 13:33

SMOTE算法实现过程中应注意的一个问题

SMOTE是大家在机器学习任务中经常使用的处理非平衡数据的方法，其全称是SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，论文的链接是：https://www.jair.org
蛐蛐蛐·2020-06-26 04:18

GAN以及小样本数据扩增的一些论文笔记

几种常见的GAN介绍1.1.原始GAN1.2.CGAN1.3.Semi-SupervisedGAN1.4.AC-GAN2.DataAugmentationwithFewShotLearning2.1.SMOTE2.2
腊鸡炒饭·2020-06-25 19:23

R语言中的SMOTE算法的参数解释

在R的DMwR包中提供了SMOTE函数用于不平衡的分类问题，其背后的原理是SMOTE算法。SMOTE函数产生一个新的数据集来解决分类不平衡的问题。
君溪竹·2020-06-25 07:11

机器学习面试题汇总（1~50题）

2SMOTE算法（过采样算法）？3为什么LR（逻辑回归）用sigmoid函数？4LR损失函数？5几种神经网络梯度下降方法？6克莱姆法则？7各种排序的时间复杂度？
oswinwff·2020-06-25 07:27

处理样本不均衡问题算法：SMOTE

SMOTE（SyntheticMinorityOversamplingTechnique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本
lty_sky·2020-06-24 09:31

机器学习数据不平衡处理之SMOTE算法实现

今天要说的是过采样中的一个算法SMOTE。在网上找到一个Python库imbalance-learnpackage。
Webbley·2020-06-24 07:21

SMOTE__简单原理图示_算法实现及R和Python调包简单实现

一、SMOTE原理SMOTE的全称是SyntheticMinorityOver-SamplingTechnique即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本
Scc_hy·2020-06-22 04:28

SMOTE上采样生成平衡数据

由于经常会用到不平衡的数据，因此经常用到smote，其中的生成倍数=正常倍数-1，比如要生成10，则参数写为9importrandomfromsklearn.neighborsimportNearestNeighborsimportnumpyasnpclassSmote
Itachitju·2020-06-21 22:05

类不平衡问题与SMOTE过采样算法

本篇简述了以下内容：什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均
ICUD·2020-06-21 19:21

从零开始实现过抽样算法smote

本文将主要详细介绍一下SMOTE(SyntheticMinorityOv
风雪夜归子·2020-06-21 09:00

数据分析不平衡数据如何处理

SMOTE(S
黛骨·2020-04-14 17:02

SMOTE算法

SMOTE（SyntheticMinorityOversamplingTechnique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本
Ten_Minutes·2020-03-15 06:57

数据预处理-非平衡样本的处理方式(SMOTE--待补充)

一.一般经验1.1:20以上是需要做均衡处理的,普通数据召回率低的话1:10就可以做均衡处理2.一般如果不是严重不平衡,或者不平衡既是业务的正常反应,则不需要做处理,非平衡样本的处理方式不是必须的3.多分类样本不均衡,只能过采样处理(一般实验或比赛数据才会过采样处理,一般不会过采样处理,因为会有很多问题.)二.处理方法1.过采样:增加少数样本的个数,容易过拟合用原始数据增加样本2.欠采样:减少多数
少年奶油喵·2020-02-20 22:00

过采样中用到的SMOTE算法

SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本
owolf·2020-02-02 08:54

数据不平衡与SMOTE算法

为了解决数据的非平衡问题，2002年Chawla提出了SMOTE算法，并受到学术界和工业界的一致认同。本文将对Smote算法，Smote算法的几个
OPPO互联网技术·2020-01-11 03:37

广告中异常检测问题，及样本不均衡代价敏感等解决途径

文本从业务场景出发，阐述实际广告以及生活中的这种场景诉求，然后分别从Smote过采样，PU学习以及Co
OPPO互联网技术·2019-12-08 20:51
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